# はじめてのコンペ
### 初心者が、評価データを提出するまで
---
# まず、
# コンペとは?
---
## 企業が
## 競争形式(コンペ)で
## 課題を提示
---
## 賞金と引き換えに
## 精度高い機械学習モデルを
## 投稿してもらうもの
---
#### 最も有名なプラットフォームは「[kaggle](https://www.kaggle.com/)」
![](https://i.imgur.com/Cd2a6go.png)
---
#### 今回は、
#### 日本版kaggleの「[SIGNATE](https://signate.jp/)」
![](https://i.imgur.com/acoourC.png)
---
#### お題は、
##### 「The 3rd Tellus Satellite Challenge:海氷領域の検知」
![](https://i.imgur.com/FY4GGPY.jpg)
---
### Tellus(テルース)?
---
#### [Tellus](https://www.tellusxdp.com/ja/) : 衛星データのオープンソース活用を推進するプラットフォーム
![](https://i.imgur.com/3dFqaB9.png)
---
#### 衛星で、なにする?
---
#### 衛星写真から海面上の氷を検出
![](https://i.imgur.com/9Wigwu6.png)
---
#### なるほど。
---
### どうすれば??
![](https://i.imgur.com/SWtoMxb.png)
---
##### セマンティック・セグメンテーション
###### 特定の範囲を検出する事
![](https://i.imgur.com/6SRiOYT.jpg)
![](https://i.imgur.com/P0m1sqW.png)
---
#### [U-Net](https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/)というモデルが有名そう
![](https://i.imgur.com/oHcdQe7.png)
---
# よくわからないけど
# とりあえず実装
# してみよう
---
#### ここで、様々な挫折
* 開発環境構築しなきゃ。
* そもそもpythonの基礎知識が無い。
* 画像の扱い方がよくわからん。
* 評価データの作り方の説明ない。
* 動いたか?いや、結果が真っ白。
* GPUが無くて、学習が遅い。
* GoogleColaboratoryに移植。
* GoogleColaboratoryの制限に苦しむ。
---
#### 色々と苦労しながらも
#### なんとか評価データを作り
#### 提出。
---
#### ほっ。
![](https://i.imgur.com/dKVhYyb.png)
---
#### 提出までの超概要
* SIGNATEからデータダウンロード
* 訓練用画像の前処理
* 2種類(偏光)の画像を1つにマージ
* アノテーションデータの加工(シンプルに)
* 画像のサイズを統一
* 正規化(0~1の数値に変換)
* U-Netモデルの定義と読み込み
* 学習
* テストデータをモデルに渡して結果を出力
* 結果から評価データ(json)に変換
* 提出
---
###### 予測画像はこんな感じです。
![](https://i.imgur.com/x9wjXFn.png) ![](https://i.imgur.com/xfzk8qJ.png)
---
#### ここからは
#### 試行錯誤
---
##### 試行錯誤(FirstSubmit)
![](https://i.imgur.com/7uoT4qH.png)
---
##### 試行錯誤(高画素化/エポック増やし)
![](https://i.imgur.com/9Qm8tEH.png)
---
##### 試行錯誤(画像分割)
![](https://i.imgur.com/9NQbCpk.png)
---
##### 試行錯誤(画像3層化)
![](https://i.imgur.com/MQ7XouG.png)
---
##### 試行錯誤(画像水増し)
![](https://i.imgur.com/PKwzzMA.png)
---
##### 試行錯誤(過学習調整(INPUT少なく))
![](https://i.imgur.com/IrhE1Vu.png)
---
##### 試行錯誤(過学習調整(フィルター少なく))
![](https://i.imgur.com/OlEBfFo.png)
---
##### 結果まとめ
| # | 調整事項 | 評価値 |
| -------- | -------- | -------- |
| 1 |FirstSubmit | 0.61243 |
| 2 |高画素 | 0.70813 |
| 3 |画像分割 | 0.68968 |
| 4 |画像3層化 | 0.70633 |
| 5 |画像水増し | 0.69089 |
| 6 |過学習調整(INPUT少なく) | 0.71899 |
| 7 |過学習調整(フィルター少なく) | 0.72365 |
---
#### 今後試したいこと
* 回転角度をランダムにする
* ズームでの水増し
* アノテーションデータの多層化
(今は陸/海/氷のみ)
* U-Net以外のモデル
* ・・・・・・・・・アイデア下さい
---
#### みなさんも是非。
{"metaMigratedAt":"2023-06-15T01:41:59.292Z","metaMigratedFrom":"Content","title":"はじめてのコンペ","breaks":"true","contributors":"[{\"id\":\"6bbe1b89-6a0d-4bb1-a448-b0c43715fad5\",\"add\":3784,\"del\":1029}]"}